【摘 要】
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为实现江河类狭长型水体信息的精细化提取,利用GF-1卫星数据,采用支持向量机和目视解译相结合的方法对三峡库区及重庆市水体信息进行了精细化提取。使用总体分类精度、Kappa
【机 构】
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重庆市气象科学研究所,成都信息工程大学资源环境学院,国家卫星气象中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“被动微波遥感洪涝信息定量反演及超分辨率成图方法研究”(41571425);重庆市气象局智慧气象技术创新团队项目“基于高分一号数据的重庆地物提取初探”(ZHCXTD-201826)
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为实现江河类狭长型水体信息的精细化提取,利用GF-1卫星数据,采用支持向量机和目视解译相结合的方法对三峡库区及重庆市水体信息进行了精细化提取。使用总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、制图精度和用户精度等指标对库区水体信息粗提取结果进行验证分析。结果表明:4个试验区水体提取的总体分类精度均超过90%,除试验区4的Kappa系数为0.8841以外,其余试验区均超过0.9,提取精度较高。结合目视解译的方法,在粗提取结果的基础上对各问题进行精细化处理,得到精度高、完整性好的三峡库区以及重庆市水体信息
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